Тематический выпуск

Индексы интересности для построения нейронных сетей на основе решеток понятий

М. М. Зуева, С. О. Кузнецов

Научно-исследовательский университет “Высшая школа экономики”, Москва

Аннотация: Трудность интерпретации результатов работы нейронных сетей является насущной проблемой, решению которой уделяется много внимания. Нейронные сети, основанные на решетках понятий, представляют собой перспективное направление в данной области. Отбор понятий для построения нейронной сети ключевым образом влияет на качество ее работы. Средством отбора понятий могут являться индексы интересности, когда для построения нейронной сети используются понятия с наибольшими показателями определенного индекса. В статье исследуется влияние выбора индекса интересности как средства отбора формальных понятий на качество работы нейронной сети.

Ключевые слова: архитектура нейронной сети, анализ формальных понятий, индексы интересности, нейронные сети на основе решеток понятий.

Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. А. Галяев

Поступила в редакцию: 08.07.2023
После доработки: 16.10.2023
Принята к публикации: 20.01.2024

DOI: 10.31857/S0005231024030044

 Англоязычная версия: Automation and Remote Control, 2024, 85:3, 272–278